Job Description
Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.
Das neugegründete Zentrum für angewandte Künstliche Intelligenz Duisburg (ZaKI.D) will mit zukunftsträchtigen KI-Technologien die regionale Wirtschaft bei der Transformation in Duisburg und in den angrenzenden Regionen unterstützen. Technologischer Schwerpunkt des ZaKI.D bildet die eingebettete Künstliche Intelligenz auf ressourcenbeschränkten Geräten wie z.B. Sensoren, Smart Devices oder Robotern. Damit wollen wir diese sicherer und intelligenter machen, Fertigungsprozesse optimieren, die Qualität von Produkten erhöhen und den ökologischen Fußabdruck minimieren.
Verteilte Generative Künstliche Intelligenz (KI) stellt einen innovativen Ansatz dar, bei dem das Prinzip des Federated Learning genutzt wird, um das parallele Lernen von Roboter-Skills zu beschleunigen. Diese Methode ermöglicht eine dezentrale Datenverarbeitung, bei der KI-Modelle direkt auf den Geräten oder in einer großen Anzahl von Simulationen trainiert werden, ohne dass sensible Daten zentral gespeichert werden müssen. Im Ergebnis wird die autonome Handlungsfähigkeit von Robotern verbessert und ihre Interaktion mit der Umgebung optimiert. Ziel der Promotionsarbeit ist die Erforschung der zugrundeliegenden Methodik und Algorithmik, die Entwicklung neuer Methoden sowie deren Analyse und Bewertung. Die entwickelten Methoden sollen durch Implementierung eines Frameworks für verteiltes Generatives KI-Training, das die Integration und Kooperation verschiedener Roboter in einem Netzwerk ermöglicht, im Rahmen von konkreten Umsetzungsprojekten mit Kunden im ZaKI.D evaluiert werden.
- Zunächst befassen Sie sich umfassend mit dem Stand der Wissenschaft und erarbeiten die theoretischen Grundlagen des Federated Learnings, der verteilten generativen KI und des Reinforcement-Learnings.
- Basierend auf existierenden Bibliotheken und Frameworks (z.B. ROS, ROS2) etablieren Sie eine Simulationsumgebung für verteilte Modelltrainings- und Evaluierungsprozesse.
- Anhand konkreter Fragestellungen im Bereich der Produktion mit Robotern entwickeln, implementieren und evaluieren Sie neue Methoden im Bereich der verteilten generativen Künstlichen Intelligenz (z.B. für Trajektorien-Generierung, robotische Manipulation).
- In enger Kooperation mit weiteren Mitarbeitenden im ZaKI.D setzen Sie die Methoden in einem verteilten generativen KI-Framework um, das Sie in der Praxis im Rahmen von ZaKI.D-Umsetzungsprojekten bei Industriekunden einsetzen.
- Die Ergebnisse Ihrer experimentellen Arbeiten veröffentlichen Sie als wissenschaftliche Publikationen und präsentieren sie auf internationalen Konferenzen sowie in den Projektmeetings mit den externen Partnern.
- Darüber hinaus betreuen Sie studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte sowie Bachelor- und Masterarbeiten.
- Sehr gut abgeschlossenes Studium (M.Sc. oder Uni-Diplom) in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren technischen/naturwissenschaftlichen Studiengang
- Vertiefte Know-how (idealerweise in Form einer Master- oder Diplomarbeit) im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit Fokus auf Reinforcement-Learning, generativer KI oder im Bereich der Regelungstechnik für die Robotik
- Kenntnisse in der Programmiersprache Python und mit einschlägigen Tools/Frameworks wie PyTorch, Scikit-Learn, ROS/ROS2 o.ä.
- Eine systematische und eigenständige Arbeitsweise, gepaart mit Kreativität, Hands-on-Mentalität und Kommunikationssicherheit in Deutsch und/oder Englisch
- Promovieren Sie innerhalb von 3 Jahren in einem anwendungsorientierten Thema. Sie können für Ihre praktischen Arbeiten auf sämtliche institutseigene Reinräume und Labore zugreifen. Lehrverpflichtungen werden Ihnen nicht übertragen. Der Doktorgrad wird von der Universität Duisburg-Essen verliehen.
- Während der Promotionszeit werden Sie durch begleitende Angebote unterstützt. So profitieren Sie u. a. von regelmäßigen Promovenden-Coachings, zusätzlicher Betreuung durch Ihre institutsinterne Betreuungsperson sowie dem halbjährlich stattfindenden Doktorandenvortrag vor unserem Doktormütter/-vätergremium mit direkter Feedbackrunde. Zudem lernen Sie bereits während Ihrer Promotion, professionelle Methoden des Projektmanagements sicher anzuwenden und bei der Projektakquise zu unterstützen.
- Bei fristgerechter Einreichung der Dissertation gibt es die Option im Rahmen eines Anschlussvertrags die Forschungsarbeiten weiter zu vertiefen bzw. in andere Bereiche zu wechseln.
- Die Vollzeitstelle als Doktorand*in mit halber Vergütung bietet 50% der Zeit für Ihre Promotion sowie 50% für die Mitarbeit in Forschungsprojekten als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in.
- Flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit mit integrierter Kernarbeitszeit von grundsätzlich 9:30–15:00 Uhr, Freitag von 9:30–13:00 Uhr) und mobiles Arbeiten an bis zu zwei Tagen für eine bessere Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
- Betriebliche Altersvorsorge (VBL) und Zuschuss zum Deutschland-Ticket Job
- Sehr gute Verkehrsanbindung mit ÖPNV/Auto sowie kostenlose Parkplätze und überdachte Fahrradstellplätze für Mitarbeitende
- Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Familie und Beruf: Mit-Kind-Büro, Kindernotbetreuung und Beratungsleistungen zu Homecare-Eldercare etc. in Kooperation mit dem pme Familienservice
- Corporate Benefits: Vergünstigte Angebote namhafter Hersteller und Marken